主题：Weak Identification of Long Memory with Implications for Volatility Modelling主讲人：Jun Yu新加坡管理大学主持人：柯书尧 暨南大学时间：2023年5月12日（周五）10:00-11：30地点：暨南大学经济学院大楼（中惠楼）102摘要Whereas earlier empirical evidence suggests long memory in volatility of financial assets, more recent empirical evidence indicates that volatility is rough. The present paper explores weak identification issues arising in these two popular configurations. It is shown that a model with long memory and weak autoregressive dynamics is asymp

WORKSHOP预告时间：2023年5月16日（周二）下午15：00-18：00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102主持人：王国长 暨南大学时间主题专家15：00Dynamic logistic state space prediction model for clinical decisionmaking蒋家坤（北京师范大学）16：00Semiparametric efficient G-estimation with invalid instrumentalvariables刘中华（哥伦比亚大学）17：00Sparse Factor Model for High Dimensional Time Series张荣茂（浙江大学）报告摘要及专家简介蒋家坤北京师范大学自然科学高等研究院-统计与数据科学研究中心讲师，硕士研究生导师，研究领域包括：非参数和半参数建模、函数型数据分析等。2018 年获西南财经大学经济学博士学位，2018-2019年在清华大学从事博士后研究，2020年在宾夕法尼亚大学从事博士后研究工作，目前在Biometrics、Statistica Sinica

主题：Optimal Biased Design of Dynamic Multi-Battle Team Contests主讲人：冯欣 南京大学主持人：杨仁琨 暨南大学时间：2023年5月15日（周一）上午10：30-12：00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要We study the optimal biased design of multi-battle team contests, where two asymmetric teams compete over a series of battles with a majoritarian objective. The designer can impose a treatment to bias each battle contest in order to maximize the aggregate effort. With homogeneous battles, the optimal bias fully balances each battle contest, i.e., players

主题：财税现代化服务中国式现代化的思考主讲人：邓力平 厦门大学主持人：成品兴 暨南大学时间：2023年5月18日（周四）9：30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）323室主讲人简介邓力平，第十二、十三届全国人大常委会委员，第九届、十届、十一届、十二届、十三届全国人大代表。福建省人大常委会原副主任，福建省政协原副主席，厦门国家会计学院首任院长，厦门大学原副校长。厦门大学闽江学者特聘教授、博士生导师，厦门国家会计学院教授。长期以来致力于国际财税与财政税收的教研工作，主要研究领域为国际财税、国际经贸、宏观经济。在国内外权威核心期刊发表论文300余篇，出版专著（包括合著）20余本，研究成果多次获教育部、财政部、国家税务总局、福建省等颁发的优秀科研成果奖。主持国家社会科学基金、国家自然科学基金、教育部、财政部、商务部、司法部、国家税务总局、福建省等省部级研究基金及横向基金研究项目20余项。中国财政学会顾问（第八届）、副会长（第七届），中国税务学会副会长（第七届、第八届）、中国国际税收研究会副会长（第六届）。欢迎感兴趣的师生参加校对|孙兰责编|麦嘉杰初审|黄振终审发布|郑贤 （来源：暨南

主题：Semiparametric efficient estimation of genetic relatedness with machine learning methods主讲人：郭旭 北京师范大学主持人：王国长 暨南大学时间：2023年5月17日（周三）上午9：30-10：30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要In this paper, we propose semiparametric efficient estimators of genetic relatedness between two traits in a model-free framework. Most existing methods require specifying certain parametric models involving the traits and genetic variants. However, the bias due to model mis-specification may yield misleading statistical resu

主题：Inference for ultra-high dimensional quasi-likelihood models based on data splitting主讲人：蒋学军 南方科技大学主持人：王国长 暨南大学时间：2023年5月17日（周三）上午10：30-11：30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要In this article, we develop a valid framework for inference of ultra-high dimensional quasi-likelihood models, based on a novel weighted estimation approach and a data splitting technique. The optimal weight is obtained by maximizing the efficiency of the estimator. Using the weighted estimator, we construct confidence interval

主题：High Temperature, Climate Change, and Mortgage Performance主讲人：李腾 中山大学主持人：陈英楠 暨南大学时间：2023年5月18日（周四）下午14：30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要We investigate the relationship between extreme temperature and residential mortgage default and prepayment outcomes using fine-scale weather and comprehensive loan performance data. We identify a significant high temperature-mortgage termination relation. Counties that are at high risk of sea-level rise display significantly higher rates of permanent default an

主题：The rates of convergence of the branching process主讲人：李应求 长沙理工大学主持人：姜云卢 暨南大学时间：2023年5月19日（周五）上午10：30-11：30地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要In this report, we will first introduce some current studies on the convergence rates of branching processes of various types, focusing on our recent work on the convergence rates of branching processes with immigration in a random environment.For a supercritical branching process $(Z_{n})$ with immigration $(Y_{n})$ in a stationary and ergodic environment $\xi,

主题：如何才能成为人工智能算法工程师？主讲人：江嘉政 商汤人工智能研究中心（深圳）有限公司主持人：王国长 暨南大学时间：2023年5月20日（周六）下午15：00地点：暨南大学华文校区行政综合楼709摘要结合本人学习与工作经历，分享在学校学习和在工作从事算法的经验心得；毕业后希望从事算法工作的在校学生，需要学习什么知识、应该如何去学习以及要做哪些准备；最后，分享算法相关的实用资料，包括入门书籍和常用工具、资源等。主讲人简介暨南大学应用统计硕士毕业，现就职于商汤人工智能研究中心（深圳）有限公司，担任算法工程师，主要负责人工智能相关项目的研发。欢迎感兴趣的师生参加校对|王国长责编|麦嘉杰初审|黄振终审发布|欧阳若澜 （来源：暨南大学经济学院微信公众号）

主题：GWT: A Novel Probability Weighting Function for Stock Price Distortions主讲人：张顺明 中国人民大学主持人：陈创练 暨南大学时间：2023年5月8日（周一）10:00地点：暨南大学经济学院大楼（中惠楼）102摘要We propose a new weighting function, generalized Wang transform, derived from normality invariance. This function takes various shapes, including concave, convex, S-shaped and inverse S-shaped functions, depending on the range of parameters and distinguishes the curvature and elevation of probability weighting. With this function, we prove the CAPM and S

主题：The upper-crossing/solution (US) algorithm for root-finding with strongly stable convergence主讲人：田国梁 南方科技大学主持人：姜云卢 暨南大学时间：2023年5月12日（周五）10:30-11：30地点：暨南大学经济学院大楼（中惠楼）503摘要In this paper, we propose a new and broadly applicable root-finding method, called as the upper-crossing/solution (US) algorithm, which belongs to the category of non-bracketing (or open domain) methods. The US algorithm is a general principle for iteratively seeking the unique root of a non-linear equation g(θ) = 0 and its ea

主题：合作才能共赢：来自“一带一路”倡议的证据主讲人：罗知 武汉大学主持人：王贤彬 暨南大学时间：2023年5月12日（周五）14：20地点：暨南大学经济学院大楼（中惠楼）102主讲人简介罗知，教授，博士生导师。武汉大学经济与管理学院副院长，武汉大学中国新民营经济研究中心主任，经济发展研究中心（教育部人文社科重点研究基地）副主任，亚洲开发银行研究顾问，国家级人才项目入选者。研究方向为发展经济学和产业经济学，在World Economy, China Economic Review, Review of Development Economics, China World Economy,《经济研究》《管理世界》《中国工业经济》《金融研究》《统计研究》等期刊上发表论文数十篇，主持四项国家自然科学基金。曾获得金融学中文顶级期刊《金融研究》最佳论文（Top1）、安子介国际贸易研究奖、湖北省社科二等奖等十余项省部级学术荣誉，担任Journal of International Economics, China Economic Review, Review of Development Ec

主题：Contingent Prizes and Non-exhausted Budget in Dynamic Multi-battle Contests主讲人：邝仲弘（中国人民大学）主持人：杨仁琨 暨南大学时间：2023年4月27日（周四）上午10：30-12：00地点：暨南大学石牌校区经济学院大楼（中惠楼）102室摘要We investigate the effort-maximizing design in repeated contests between two players, including a preliminary and a final. In the standard Tullock framework, the optimal design takes the following form: One player obtains the entire prize if he wins both matches; if no such player exists, the loser in the final receives nothing, while

主题：Asymptotics of Spiked Eigenvalues and Eigenvectors for Two Types of Random Matrices with Applications主讲人：张志翔 宾夕法尼亚大学主持人：刘一鸣 暨南大学时间：2023年4月28日（周五）10：30-11：30会议工具：腾讯会议（ID：803-746-349）摘要The spiked eigenvalues and eigenvectors of random matrices contain valuable information for statistical inference, and their asymptotic behavior is a central topic in random matrix theory. In this talk, I will investigate the asymptotic properties of the spiked eigenvalues and eigenvectors for two fundamental ran